function df['new_col'] = df.apply(lambda row : row[0]+row[1]+row[2], axis=1) # Example 3: Add 3 to each column of a row df2 = df.apply(lambda row : pd.Series([row[0]+3,row[1]+3,row[2]+3]), axis=1) # Example 4: Apply function NumPy.sum() to each row df['...
importpandasaspd# 创建 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,6),'B':[10*xforxinrange(1,6)],'C':['pandasdataframe.com'for_inrange(5)]})# 定义一个函数,操作多列defmodify_columns(row):row['A']=row['A']*100row['B']=row['B']+5returnrow# 应用函数到 DataFramedf=df.apply(mod...
'data','frame'],'B':['pandasdataframe.com','analysis','pandas'],'C':[1,2,3]})# 定义一个函数,将字符串转换为大写defto_upper(x):returnx.upper()# 对列'A'和'B'应用函数df[['A','B']]=df[['A','B']].applymap(to_upper)print(df)...
1 or ‘columns’:函数按行处理( apply function to each row) # 只处理指定行、列,可以用行或者列的 name 属性进行限定df5=df.apply(lambdad:np.square(d)ifd.name=="a"elsed,axis=1)print("-"*30,"\n",df5)# 仅对行"a"进行操作df6=df.apply(lambdad:np.square(d)ifd.namein["x","y"]e...
import pandas as pd # 定义一个函数,该函数将在每一行中应用 def my_function(row): return pd.Series([row['column1'] * 2, row['column2'] * 3]) # 创建一个DataFrame data = {'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 使用apply函数将my_fu...
Use .apply with axis=1 to send every single row to a function You can also send an entire row at a time instead of just a single column. Use this if you need to use multiple columns to get a result. # Create a dataframe from a list of dictionaries rectangles = [...
is inferred from the return type of the applied function. Otherwise, it depends on the `result_type` argument. """ 通过函数介绍,我们知道了以下信息: apply会将自定义的func函数应用在dataframe的每列或者每行上面。 func接收的是每列或者每行转换成的一个Series对象,此对象的索引是行索引(对df每列操作...
raw : boolean, default False|If False, convert each row or column into a Series. If raw=True the passed function will receive ndarray objects instead. reduce : boolean or None, default None|Try to apply reduction procedures. args : tuple|函数的参数 ...
apply()堪称pandas中最好用的方法,其使用方式跟map()很像,主要传入的主要参数都是接受输入返回输出。 但相较于map()针对单列Series进行处理,一条apply()语句可以对单列或多列进行运算,覆盖非常多的使用场景。 下面我们来分别介绍: 单列数据 这里我们参照2.1向apply()中传入lambda函数: ...
func : function Function to apply to each column or row. # 解释 函数能用于行或列而已 If you are just applying a NumPy reduction function this will achieve much better performance. # 这儿就说如果用numpy的函数,能有更好表现,可以说明np.sum 与 sum 是调用不同模块的函数 找了半天,虽然猜测...